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dc.creator.IDAGRA, R. H. L.pt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/5427357188724654pt_BR
dc.contributor.advisor1GOMES, Reinaldo Cézar de Morais.
dc.contributor.advisor1IDGOMES, R. C. M.pt_BR
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/8132074356628564pt_BR
dc.contributor.referee1SILVA, Thiago Emmanuel Pereira da Cunha.
dc.contributor.referee1IDSILVA, T. E. P. C.pt_BR
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/3273998433544268pt_BR
dc.contributor.referee2BRASILEIRO, Francisco Vilar.
dc.contributor.referee2IDBRASILEIRO, F. V.pt_BR
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/5957855817378897pt_BR
dc.description.resumoOs contêineres são uma solução amplamente adotada na indústria de tecnologia, graças à sua flexibilidade e escalabilidade. Nesse contexto, a gestão eficiente dos contêineres é essencial para garantir a disponibilidade e o desempenho do sistema. Por esse motivo, há uma grande variedade de ferramentas de gerenciamento disponíveis, cada uma adequada para diferentes casos de uso. O objetivo deste estudo é analisar e comparar o desempenho de duas das principais ferramentas de orquestração de containers, o Docker Swarm e o Kubernetes, em ambientes de nuvem. Para realizar esta análise comparativa de desempenho, serão realizados testes de carga em ambas as plataformas e os resultados serão comparados. Os testes serão executados em um ambiente de nuvem pública, com diferentes tamanhos de cluster e cargas de trabalho. Os critérios de avaliação serão seis: complexidade de configuração, tempo de implantação de containers, escalabilidade, uso de recursos de CPU e memória e disponibilidade. Os resultados dessa análise comparativa de desempenho permitirão contribuir para a identificação de qual ferramenta é mais adequada para diferentes cenários e cargas de trabalho.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentCentro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEIpt_BR
dc.publisher.initialsUFCGpt_BR
dc.subject.cnpqCiência da Computaçãopt_BR
dc.titleAnálise comparativa entre Docker Swarm e Kubernetes em ambientes de nuvem.pt_BR
dc.date.issued2024-05-15
dc.description.abstractContainers are a widely adopted solution in the technology industry, thanks to their flexibility and scalability. In this context, efficient container management is essential to ensure system availability and performance. For this reason, there is a wide variety of management tools available, each suited to different use cases. The objective of this study is to analyze and compare the performance of two of the main container orchestration tools, Docker Swarm and Kubernetes, in cloud environments. To carry out this comparative performance analysis, load tests will be performed on both platforms and the results will be compared. The tests will be performed in a public cloud environment, with different cluster sizes and workloads. There will be six evaluation criteria: configuration complexity, container deployment time, scalability, CPU and memory resource usage, and availability. The results of this comparative performance analysis will help identify which tool is best suited for different scenarios and workloads.pt_BR
dc.identifier.urihttp://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/38302
dc.date.accessioned2024-10-04T21:14:55Z
dc.date.available2024-10-04
dc.date.available2024-10-04T21:14:55Z
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.subjectContêinerespt_BR
dc.subjectDocker Swarmpt_BR
dc.subjectKubernetespt_BR
dc.subjectContainerspt_BR
dc.subjectOrchestration Toolspt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.creatorAGRA, Raphael Henrique de Lucena.
dc.publisherUniversidade Federal de Campina Grandept_BR
dc.languageporpt_BR
dc.title.alternativeComparative analysis between Docker Swarm and Kubernetes in cloud environments.pt_BR
dc.identifier.citationAGRA, Raphael Henrique de Lucena. Análise comparativa entre Docker Swarm e Kubernetes em ambientes de nuvem. 2024. 12 f. Artigo (Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Campina Grande, Centro de Engenharia Elétrica e Informática, Campina Grande, Paraíba, Brasil, 2024. Disponível em: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/38302pt_BR
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